Marigold项目深度图估计模型在ScanNet数据集上的性能调优实践
2025-06-29 19:45:46作者:咎岭娴Homer
问题背景
在计算机视觉领域,深度图估计是一个基础而重要的任务。Marigold作为基于扩散模型的深度估计框架,在多个基准测试中展现了优异的性能。然而,实际应用中发现该模型在ScanNet数据集上的表现与预期存在显著差异。
关键发现
通过深入分析,我们发现影响模型性能的主要因素并非模型架构本身,而是训练过程中的调度策略设置。具体表现为:
- 学习率调度策略对模型收敛具有决定性影响
- 训练周期与学习率衰减的配合不当会导致模型欠拟合
- 优化器参数的微小差异会显著影响最终性能
解决方案
针对上述问题,我们建议采取以下优化措施:
1. 学习率调度优化
- 采用余弦退火学习率调度策略
- 设置合理的初始学习率和最小学习率
- 确保学习率衰减与训练周期相匹配
2. 训练策略调整
- 增加warm-up阶段,逐步提升学习率
- 合理设置batch size与学习率的关系
- 监控训练过程中的损失曲线变化
3. 模型微调技巧
- 对预训练模型进行适当微调
- 采用渐进式解冻策略
- 注意正则化参数的设置
实践建议
对于希望复现Marigold模型最佳性能的研究者,我们建议:
- 严格按照官方提供的训练脚本参数设置
- 特别注意学习率调度相关的超参数
- 在迁移到新数据集时,先进行小规模实验验证参数有效性
- 建立完善的训练监控机制,及时发现性能异常
总结
深度估计模型的性能优化是一个系统工程,需要综合考虑模型架构、训练策略和超参数设置等多个方面。通过本次实践,我们验证了训练调度策略对Marigold模型性能的关键影响,为相关领域的研究者提供了有价值的参考经验。未来工作中,我们将继续探索更高效的训练策略,进一步提升模型在各种场景下的适应能力。
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